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Python appliqué en apprentissage automatique (Machine Learning) | Technologies de l'information

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Python appliqué en apprentissage automatique (Machine Learning)

INF-375

Description

La formation a pour objectif de comprendre comment bien structurer le code Python lors de projets d’apprentissage automatique (Machine Learning / ML). Ce faisant, les projets développés seront structurés et viables à long terme. Plus particulièrement, les principes SOLID et le TDA (Tell Don’t Ask) seront abordés, ainsi que certains patrons de conception (design patterns) et techniques d’architecture logicielle.

Objectifs

  • Structurer des projets d’apprentissage automatique en Python avec Neuraxle
  • Repérer et appliquer les patrons de conception et d’architecture logicielle les plus fréquents dans des projets d’apprentissage automatique en Python
  • Appliquer les principes SOLID et le TDA en Python dans des projets d’apprentissage automatique

Clientèle cible

Tout développeur Python déjà actif en entreprise qui veut s’initier concrètement à l’intelligence artificielle et développer ses compétences en apprentissage automatique (Machine Learning)

Préalables

  • Être familier avec l’environnement et la programmation Python
    • Connaissance intermédiaire du langage de programmation Python
    • Connaissance des concepts de base de la programmation orientée objet, tel que le polymorphisme
  • Travailler comme développeur ou avoir réalisé des stages en entreprise est un atout
  • Posséder une expérience de travail en programmation logicielle en général

Contenu

Introduction aux concepts de structure de code pour projets de Machine Learning

  • Principes SOLID
  • Patrons de conception (design patterns)
  • Principe Tell Don’t Ask (TDA)

Exemples pratiques de structures de projet de Machine Learning

  • Restructuration (refactoring) de code.
  • Exemple d’AutoML
  • Concepts d’architecture logicielle

L'ordre des sujets abordés pourrait varier


Formateur

Guillaume Chevalier est président depuis presque quatre ans d’une entreprise d’intelligence artificielle (Neuraxio) spécialisée en apprentissage automatisé (machine learning) et apprentissage profond (deep learning).

Il possède plus de neuf ans d’expérience en programmation, notamment plus de sept ans dans le domaine de l’intelligence artificielle. Il a desservi plus d’une quinzaine d’entreprises en recherche et développement sur les enjeux liés à ce domaine d’expertise.

Horaire et coûts


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Info alerte

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  • Cours à temps partiel
  • Durée: 6 heures
  • Emplacement: En ligne
  • Début de la prochaine cohorte : À venir.
  • Horaire: De soir

Pour plus d'information


Secteurs : Transport, approvisionnement, immobilier, juridique, design, langues, entrepreneuriat, sécurité & sûreté

Marie Julie Coulombe
418-688-8310 poste2422
mjcoulombe@cegepgarneau.ca

Secteurs : Administration, bureautique, ressources humaines & Technologies de l'information

Thomas Baril Lessard
418-688-8310 poste 2270
tbaril-lessard@cegepgarneau.ca

En tout temps, vous pouvez également communiquer avec le secrétariat de la formation continue au 418-687-5851 ou par courriel au dfc@cegepgarneau.ca.

Site web : progressez.ca

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